BUAA-OO-第三单元作业-JML之图论

OO第三单元JML规格之图论应用

一、JML语言说明

基础语法

1.requires子句定义该方法的前置条件(precondition)， 方法执行前需要满足的条件；

2.副作用范围限定，assignable列出这个方法能够修改的类成员属性，\nothing是个关键词，表示这个方法不对任何成员属性进行修改，所以是一个pure方法。

3.ensures子句定义了后置条件，方法执行后需要满足这条语句的条件。

表达式

1.\forall表达式：全称量词修饰的表达式，表示对于给定范围内的元素，每个元素都满足相应的约束。

2.\exists表达式：存在量词修饰的表达式，表示对于给定范围内的元素，存在某个元素满足相应的约束。

3.\sum表达式：返回给定范围内的表达式的和。

4.\product表达式：返回给定范围内的表达式的连乘结果。

5.\max表达式：返回给定范围内的表达式的最大值。

6.\min表达式：返回给定范围内的表达式的最小值。

7.\num_of表达式：返回指定变量中满足相应条件的取值个数。

8.new JMLObjectSet {Integer i | s.contains(i) && 0 < i.intValue() } 表示构造一个JMLObjectSet对象

操作符

1.子类型关系操作符： E1<:E2，如果类型E1是类型E2的子类型(sub type)，则该表达式的结果为真，否则为假。如果E1和E2是相同的类型，该表达式的结果也为真.

2. 等价关系操作符： b_expr1<==>b_expr2 或者 b_expr1<=!=>b_expr2 ，其中b_expr1和b_expr2都是布尔表达式，这两个表达式的意思是 b_expr1==b_expr2 或者 b_expr1!=b_expr2 。可以看出，

3. 推理操作符： b_expr1==>b_expr2 或者 b_expr2<==b_expr1 。对于表达式 b_expr1==>b_expr2 而言，当b_expr1==false ，或者 b_expr1==true 且 b_expr2==true 时，整个表达式的值为 true 。

4.变量引用操作符：除了可以直接引用Java代码或者JML规格中定义的变量外，JML还提供了几个概括性的关键词来引用相关的变量。\nothing指示一个空集；\everything指示一个全集.

5.关键词 also ，它的意思是除了正常功能规格外，还有一个异常功能规格.signals子句的结构为

Signals(***Exception e) b_expr.意思是当 b_expr 为 true 时，方法会抛出括号中给出的相应异常e。

类规格

### 数据抽象规格  

  • 数据抽象的内容、抽象操作描述  
  • 自定义数据结构，提高封装程度  
  • 数据抽象操作：  

　　构造、更新、观察、生成  

### 不变式与可变式  

  • 类规格应该保证对象操作有效  
  • 方法执行过程中有可能会修改成员变量（更新操作），即对象的不变式有可能不满足，则该过程必须为不可见状态；类规格强调任意可见状态下都要满足不变式。  

##  

  • 继承往下的本质 扩充和扩展  
  • 继承往上的本质 隐藏和一般化

ps:继承具有严格的数据抽象层次约束，而接口可以自由跨越多个数据抽象层次  

- 子类数据抽象=继承父类+自己新增的  

- 子类数据规格=继承+扩展+新增

- 子类方法规格=继承+重写+新增

## 类型层次下规格关系

- 子类重写父类方法可以减弱规定的requre，或者加强ensure

## 规格设计的满足，类正确

- 基类

- 子类对象有效性

- 子类重写方法

## 集合元素的迭代访问  

## 规格模式

  • 约束类别：  

　　相对约束、绝对约束  

  • 不变式在当前情况下式子成立条件不会改变、可变式

应用工具链

OpenJML

自动check JML规格文档并生成报告。

Junit自动测试类

 

二、JMLUnitNG测试类

Graph接口测试类

 1 1 public void before() throws Exception {
 2  2     int[] p1 = {1, 2, 3};
 3  3     int[] p2 = {1, 2, 3};
 4  4     int[] p3 = {1, 2, 3, 4, 5};
 5  5     path1 = new MyPath(p1);
 6  6     path2 = new MyPath(p2);
 7  7     path3 = new MyPath(p3);
 8  8     graph.addPath(path1);
 9  9     graph.addPath(path2);
10 10     graph.addPath(path3);
11 11 }
12 12 
13 13 @After
14 14 public void after() throws Exception {
15 15 }
16 16 
17 17 @Test
18 18 public void testAddPath() {
19 19     Assert.assertEquals(1, graph.addPath(path1), 1);
20 20     Assert.assertEquals(1, graph.addPath(path3), 1);
21 21 }
22 22 
23 23 @Test
24 24 public void testContainsNode() {
25 25     Assert.assertEquals(1, graph.addPath(path1), 1);
26 26     Assert.assertEquals(1, graph.addPath(path2), 1);
27 27     Assert.assertTrue(path3.containsNode(1));
28 28     Assert.assertTrue(graph.containsNode(5));
29 29     Assert.assertEquals(1, graph.addPath(path3), 1);
30 30     Assert.assertTrue(graph.containsNode(5));
31 31 }
32 32 
33 33 @Test
34 34 public void testRemovePath() {
35 35     Assert.assertEquals(1, graph.addPath(path1), 1);
36 36     Assert.assertEquals(1, graph.addPath(path3), 1);
37 37     Assert.assertEquals(1, graph.addPath(path1), 1);
38 38     Assert.assertEquals(1, graph.addPath(path3), 1);
39 39 }
View Code

 　　测试三个方法，ContainsNode, addPath, RomovePath.

　　利用断言添加预期结果和实际运行结果的判断，以及真假表达式。

报告结果

　　

 

 

三、架构设计

第一次：

设计思考

　　1.本次作业我们知道，通过继承Path、PathContainer两个官方提供的接口，来实现自己的MyPath、MyPathContainer容器；本题有添加、删除、查询路径，查询节点，查询路径id，求不同节点数等操作。对这些功能我们看起是很熟悉的，也知道不涉及高级数据结构，通过阅读JML文档也知道，只需实现即可，后续再考虑时间复杂度的优化。首先读懂JML规格文档，可以按照JML文档所表达的意思构建代码，可以保证正确性，但不一定保证是最优的（往往这种情况只是为了简明解释该方法的功能，而忽略其性能，性能是程序员需要考虑的）。

　　2.路径结构想到的是利用Arraylist容器进行存储节点数组，和路径数组，然后方便遍历和查找，有jdk已有的方法，只需调用即可。后来发现，Arraylist容器底层的操作，遍历查找都是通过for循环逐个查找的，效率显然是底下的。因此会考虑到HashMap或者Hashset,LinkedHashset,我选择了后两个。

架构层次

基础层

  • 　　MyPath
  • 　　MyPathContainer实现官方接口的类

数据结构层

  • 　　 对容器进行添加、删除Path，计算容器内不同节点数；
  • 　　对每个Path进行查找节点，计算不同节点数

缓存计算层

  • 　　对不同节点数求解可以缓存，每次增加或删除Path时重新计算

应用层

  • 　　PathContainer

 

第二次：

设计思考

　　1.继承Path、Graph两个官方提供的接口，通过设计实现自己的Path、Graph容器，来满足接口对应的规格。

　　2.Graph容器继承了上次作业的PathContainer接口，为其拓展了一些本次作业新增的功能，实际上，MyPath类和MyPathContainer类可以保持不变，然后让MyGraph实现即可。

　　3.增加一些指令和功能：容器中是否存在某一条边、两个结点是否连通、两个结点之间的最短路径。此题需要构建图的数据结构，然后进行相应功能的计算。

架构层次

基础层

  • 　　MyPath
  • 　　MyPathContainer实现官方接口的类
  • 　　MyGraph类

数据结构层

  • 　　Struct图结构类:用于存储图，判断节点连通性，求解最短路

缓存计算层

  • 　　对不同节点数求解、节点连通性、最短路可以缓存，每次增加或删除Path时重新计算

图建模层

  • 　　通过Map<idPath, path>映射关系，以及节点nodeId map <nodeId, nodeNum>映射关系建立图结构。

应用层

  • 　　MyGraph中的各种功能

 

 

第三次：

设计思考

　　1.继承Path、RailwaySystem两个官方提供的接口，通过设计实现自己的Path、RailwaySystem容器，来满足接口对应的规格。

　　2.同Path类可以复用之前的实现，只需增加RailwaySystem新增的接口功能即可

　　3.新增指令，整个图中的连通块数量、两个结点之间的最低票价、两个结点之间的最少换乘次数、两个结点之间的最少不满意度简单来说，对于同一个图，需要有四种功能，四种求解。一般情况下，是将四种功能单独开来，构建四个类建图管理。

架构层次

基础层

  • 　　MyPath
  • 　　MyPathContainer实现官方接口的类
  • 　　MyGraph类
  • 　　MyRailwaySystem

数据结构层

  • 　　ShortestPath：最短路求解类
  • 　　ConnectB：联通块求解类
  • 　　LeastTrans：最少换乘类
  • 　　LeastPrice ：最低票价类
  • 　　LeastUnp：最低不满意度类

缓存计算层

　　同第二次作业，每种功能计算都可以利用数组进行缓存，只有当add,remove指令时更新

图建模层

　　四个类，四种图建模，同一种图映射关系。

应用层

  • 　　MyRailwaySystem

 

四、总结分析

第一次Path、PathContainer类实现

任务

  • 阅读JML规格编写相应的类和方法从而实现接口。
  • 指令功能：添加路径、删除路径、根据路径id删除路径、查询路径id、根据路径id获得路径、获得容器内总路径数、根据路径id获得其大小、根据径id获取其不同的结点个数、根据结点序列判断容器是否包含路径、根据路径id判断容器是否包含路径、容器内不同结点个数、输入指令格式：DISTINCT_NODE_COUNT、根据字典序比较两个路径的大小关系、路径中是否包含某个结点

　　　　值得注意的是：程序的最大运行cpu时间为10s。因此不只是简单考虑用迭代器进行遍历查找，应该考虑更高效的查找方法。

本题思路

　　本次作业高级算法应该说是没有的，低级算法也说不上有，只是一些简单的路径操作，另外，本单元知识和图论数据结构类似，相当于重新用了一边图论，自己建立数据结构，再进行遍历算法。

　　本题有添加，删除，查询路径，查询节点，查询路径id，求不同节点数等操作。

　　1.首先读懂JML规格文档，可以按照JML文档所表达的意思构建代码，可以保证正确性，但不一定保证是最优的（往往这种情况只是为了简明解释该方法的功能，而忽略其性能，性能是程序员需要考虑的）。

　　2.路径结构想到的是利用Arraylist容器进行存储节点数组，和路径数组，然后方便遍历和查找，有jdk已有的方法，只需调用即可。后来发现，Arraylist容器底层的操作，遍历查找都是通过for循环逐个查找的，效率显然是底下的。

　　因此会考虑到HashMap或者Hashset,LinkedHashset,我选择了后两个。

　　Hashset和LinkedHashset能够去除容器中的重复元素，构成集合，唯一区别就是，LinkedHashset保持了元素连接关系，也就是保持了顺序。在去重这一应用上，此题的复杂度降低了不少，在实际生活中，对大量数据的处理也很有用。

　　查找某一节点是否存在于路径中，也即该路径是否包含这个节点，我也运用Hashset去重，大大降低了复杂度，另外HashSet的contains方法是利用key-value来映射查找的，因此比for循环更快。

1 public boolean containsNode(int node) {
2     HashSet<Integer> arr = new HashSet<>(nodes);
3     if (arr.contains(node)) {
4         return true;
5     }
6     return false;
7 }

　　求解路径不同节点数，也是类似方法，创建一个Hashset容器，往容器里添加每条路径的节点数组，自动去重，最后只需返回该容器的大小即可。

1 private void distinctNodeCount() {
2     HashSet<Integer> arr = new HashSet<>();
3     for (Path it : paList) {
4        HashSet<Integer> nodes = new HashSet<>(((MyPath) it).getMyPath());
5        arr.addAll(nodes);
6     }
7     count = arr.size();
8 }

　　对于本题和后两道题，还有一个可以考虑优化的点，就是不需要每次查找重新计算不同节点数，而是每次改变路径的时候，增加或者删除，才去计算，所以可以利用变量进行存储当前计算结果，访问的时候直接返回即可。

3.Main类和方法

1 public class Main {
2     public static void main(String[] args) throws Exception {
3         AppRunner runner = AppRunner.newInstance(
4                 MyPath.class, MyPathContainer.class);
5         runner.run(args);
6     }
7 }

4.对于Path类要求实现的还有两个东西，一个是迭代器，一个是比较器。

迭代器直接利用

 1 return nodes.iterator();
 2 
 3 比较器自己写了一个类似于字符串比较的代码
 4 
 5 public int compareTo(Path o) {
 6     int len = nodes.size();
 7     if (nodes.size() > o.size()) {
 8         len = o.size();
 9     }
10     for (int i = 0; i < len; i++) {
11         if (this.getNode(i) != o.getNode(i)) {
12             return Integer.compare(this.getNode(i), o.getNode(i));
13         }
14     }
15     return Integer.compare(this.size(), o.size()); // equal
16 }

 

Debug

　　本次作业比较简单，没有找到大家的bug，基本上都是时间复杂度没有仔细考虑而超时，我自己也是一个例子，第一次写根本没有优化。之后才考虑优化的。

　　但是，在Hashset处理的时候也有可能会出现一点问题，HashSet是不保证元素顺序的，它每次都会根据hash值来进行排序，所以会造成影响，因此用LinkedHashset。

　　还需要注意的是增加和删除路径，对于和其他路径节点重复的节点不应该删除。

 

度量分析

类图

除去官方接口自己写的只有三个类：Main,MyPath,MyPathContainer

MyPath实现Path接口，MyPathContainer实现Container接口：

代码行数

复杂度

　　此次代码长度不长，另外有了JML规格文档，对代码规范要求程度上升，其实大家写的都类似于规格文档所规定的。从这次作业开始，我逐渐模仿规格文档和官方接口里的范例写方法功能注释，类注释，接口注释等信息。

 

第二次Graph类实现

任务

  • 　　继承Path、Graph两个官方提供的接口，通过设计实现自己的Path、Graph容器，来满足接口对应的规格。Graph容器继承了上次作业的PathContainer接口，为其拓展了一些本次作业新增的功能，实际上，MyPath类和MyPathContainer类可以保持不变，然后让MyGraph实现即可。
  • 　　增加一些指令：容器中是否存在某一条边、两个结点是否连通、两个结点之间的最短路径。

　　值得注意的是:任意时刻容器中所有的节点数不超过250，而不是一次测试中所有节点数不超过250。

解题思路

　　　　我复用了第一次作业已优化且调试正确度高的代码，此次只增加了Graph接口里新增的方法功能，如新增指令描述。

显然，这次是一个图的数据结构，有求解两个节点之间的最短路径，判断两个节点是否连通以及判断是否存在一条边。

　　考虑到图结构，当然需要建图，已知任何时可已存在的图节点数不超过250，所以我们是否可以开一个250*250的graph[][]数组呢？继续看，节点id符合整型，意味着节点可以是很大（123456789）或者很小（-12345678）的数，此时再单纯地用二维数组是不够的。我们需要考虑对节点的映射，将存入的节点映射到[0,249]这个区间内，因为时刻保证不会超出这个范围。（当然稍微大一点255也可以毕竟250不好听）。

　　说到映射，这个肯定是运用HashMap来进行映射，本次作业也多次用到HashMap来查找，从而减少时间复杂度。

　　图结构的存储及映射关系如下：

/* <idPath, path> */
private static HashMap<Integer, Path> map = new HashMap<>();

　　节点映射关系以及一些定义如下：

1 /* nodeId map <nodeId, nodeNum>*/
2 private static HashMap<Integer, Integer> nodeMap = new HashMap<>();
3 
4 private static int idPath = 0; // unique path id
5 private static int count = 0; // store all distinct nodes
6 private static int nodeNum = 0; // nodeNum of map nodeId

　　idPath是路径id，count用来存储当前时刻不同节点数，nodeNum就是用来计算更新当前容器中所有的节点，方便映射。

　　3.最短路求解我直接采用floyd算法，对整个图进行搜索，然后顺便标记连通矩阵（即可达性矩阵），只要dis[][]非最大，即存在边。

　　4.这是这次新增的为了方便计算图结构的类，计算最短路和判断连通性一起实现的：

 1 private StructGraph struct = new StructGraph();
 2 
 3 /**
 4  * 图结构类
 5  * 说明：
 6  * 计算连通性，用可达性矩阵存储
 7  * 计算最短路径，Floyd算法
 8  * PS:这两个操作可以一起执行，都是在写入指令后重新计算
 9  */
10 
11 相关定义：
12 
13 /* map nodeId to graph */
14 private boolean[][] graph = new boolean[MAX_Node][MAX_Node];
15 private int[][] dis = new int[MAX_Node][MAX_Node]; // shortest dis
16 /* connected */
17 private boolean[][] connected = new boolean[MAX_Node][MAX_Node];
18 
19 每次通过节点映射关系取得数组下标：
20 
21 int nodeU = nodeMap.get(nodes.get(i));
22 int nodeV = nodeMap.get(nodes.get(i + 1));

 

Debug

　　任意时刻容器中所有的节点数不超过250，而不是一次测试中所有节点数不超过250。

　　我因为理解错这句话，导致我强侧只有15分，然后de完bug快速AC了。一不小心没注意到，酿成大祸。后来花了一天时间写了评测器、对拍器，然后没有用上。除了这个bug其他问题就是求最短路的问题，我直接使用floyd算法bug不多。当然时间复杂度稍微高一点。

 

度量分析

类图

此次代码增加了管理图结构的类StructGraph，其余的符合接口要求。

 

 

 

代码行数

 

复杂度

　　在图结构上增加了功能，且运用了数据结构的算法，此次作业的代码量总体还可以，算法都学过能较快写出来，主要是转化思路的问题。

 

第三次Path、RailwaySystem类实现

任务

  • 　　继承Path、RailwaySystem两个官方提供的接口，通过设计实现自己的Path、RailwaySystem容器，来满足接口对应的规格。
  • 　　同样Path类可以复用之前的实现，只需增加RailwaySystem新增的接口功能即可（正如助教所说的OOP思想）。
  • 　　新增指令:整个图中的连通块数量、两个结点之间的最低票价、两个结点之间的最少换乘次数、两个结点之间的最少不满意度。

解题思路

　　　　1.形如第二次作业，新增四个类方便管理这四种功能，单独求解。

/* Railway class */
// blockCount
private static int blockCount; // block count
private ConnectB block = new ConnectB(); // connected block
private static boolean firstAdd = true; // addPath weather first
// transCount
private LeastTrans trans = new LeastTrans();
// UnpleasentCount
private LeastUnp unPleasent = new LeastUnp();
// Price
private LeastPrice price = new LeastPrice();
View Code

　　2.最容易实现的功能是求解连通块数，利用并查集（外加压缩路径算法）轻松判断；然后就是换乘求解，边权设置为0，对每个path连通更新边权（此情况不用更新），最后每条联通的边权值都+1，求最短即可，后面的类似。

 1 /**
 2  * 最低不满意度
 3  * F(u) = (int)(u % 5 + 5) % 5, H(u) = pow(4, F(u))
 4  * 边E(u,v)的不满意度 UE = max(H(u), H(v))
 5  * 每进行一次换乘会产生 UnP = 32 点不满意度
 6  * 对于一条路径，UPath = sum(UE) + y * Unp, y为换乘次数
 7  * 存储边权值，权值即为该边的不满意度 UE + 32，将该path构造为完全图
 8  * 用Floyd算法求带权图最短路
 9  */
10 
11 /**
12  * 最低票价
13  * x为经过的边数，y为换乘次数，票价PPath = x + 2 * y
14  * 存储边权值，权值为该边的票价，即 1 + 2，将该path构造为完全图
15  * 用Floyd算法求带权图最短路
16  */
17 
18 /**
19  * 连通块数
20  * 并查集，addPath可以增加，但每次remove需要重算 afresh
21  * 添加 unio(x, y), (x, y) <==> (nodeMap.get(x), nodeMap.get(y))
22  * 考虑路径压缩find
23  */
24 
25 /**
26  * 基本图结构类
27  * 说明：
28  * 计算连通性，用可达性矩阵存储
29  * 计算最短路径，Floyd算法
30  * PS:这两个操作可以一起执行，都是在remove指令后重新计算
31  */
32 
33 /**
34  * 最少换乘
35  * 存储每个node所在路线号,并存储边权，权值初始化为INFINITY
36  * 对于每条path内，边权值初始化为1，即不需要换乘，将该path构造为完全图
37  * Floyd算法求最短路，(weight求和 - 1)为最少换乘次数
38  */
View Code

　　3.并查集路径压缩算法：

　　判断该节点是否是根节点，如果不是，则找到它的根节点，然后依次将它以及它的祖先节点（但非根节点的节点）都标记为根节点的儿子节点，最终的结果也就是一个根节点下其余的都是兄弟节点，而没有父子关系了。

 1 protected int pressedFind(int x) {
 2     int parent = father.get(x);
 3     while (parent != father.get(parent)) {
 4         parent = father.get(parent);
 5     }
 6     int pre;
 7     int cur = x;
 8     while (cur != father.get(cur)) {
 9         pre = father.get(cur);
10         father.put(cur, parent);
11         cur = pre;
12     }
13     return parent;
14 }

Debug

显然很多Bug,中测倒数第二个最后关头都没找出来，所以没进互测，然后时间复杂度特别高，对于强侧的数据，简直爆炸了。

当然bug修复还在进行中。改进了求最短路的算法，修复了超时的问题。对于最低票价和不满意度是最容易存在Bug的，而对于并查集求解基本没有问题。最低票价我采用上文的思路，仍会出现问题，有这几种：单条路径存在环路需要更新权值；每条路径都需要求最短路；新增路径与原有路径存在相同节点也需要更新。

 

 

 

度量分析

 

类图

本次作业相当于新构建了四个图，每个图实现一个功能，所以代码量显然增加了许多（bug也是）。

 　　 

代码行数

 

复杂度

　　首先看了讨论区大佬的一些发言，有许多没有看明白，能让我接受的还是针对每种情况，对边权的存储也不同，不拆点，但是造成的后果就是时间复杂度高，每条路径都需要求最短路。后来我只能改进求最短路算法，我对于其他拆点求解不感冒。

 

posted @ 2019-05-21 14:40  YE_Bob  阅读(392)  评论(0)  编辑  收藏  举报